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J-GLOBAL ID：202202283492204671   整理番号：22A0959361

どれだけ速く駆動するか?深層ニューラルネットワークによるカスタム化経路速度の予測【JST・京大機械翻訳】

How Fast You Will Drive? Predicting Speed of Customized Paths By Deep Neural Network

著者 (5件)： Yang Hao (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Liu Chenxi (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Zhu Meixin (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Ban Xuegang (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Wang Yinhai (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 3  ページ： 2045-2055  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 噴霧経路ベース速度予測は,混雑回避,経路最適化およびナビゲーションアプリケーション,キャブハイアリング会社および自律車両のための旅行時間予測のためのイベントフルなツールである。伝統的に,速度予測アルゴリズムは道路セグメントに基づいており,いくつかの主要な道路をサポートできる。経路ベース速度予測は,速度が常に異なる経路位置で変化するので,非常に挑戦的であり,多くの複雑な因子によって共同影響を受ける。本論文では,カスタマイズされた経路ベース速度予測のための新しい深層学習フレームワークを提案した。経路ベース速度予測ニューラルネットワーク(PSPNN)を設計し,与えられた経路と属性情報に対する速度予測を達成した。異なる種類の特徴抽出のための階層的畳込みニューラルネットワーク(CNN)と深い双方向長短温度メモリ(Bi-LSTM)構造を多重レベルに適用した:経路セル,サブパス,および全経路。この方法は,道路セグメントからカスタマイズ経路セル(平均長さ:59.52m)までの予測ユニットを狭め,1.94m/sの平均絶対誤差(MAE)と18.14%の平均絶対誤差(MAPE)を達成し,厳密なデータ駆動応用の可能性を示した。今まで,PSPNNは,一次経路ベース速度予測アルゴリズムであり,旅行者と管理者の両方が,前もって大規模のスポーク経路速度情報を得るのを助けることができる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  記憶装置 ,  管理者 ,  道路 ,  旅行時間 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *経路 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  機械学習 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 旅行者 ,  予測アルゴリズム ,  深層学習 ,  平均絶対誤差 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  交通調査  (TB01031B) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層ニューラルネットワーク ,  カスタム化 ,  経路 ,  予測